未來變化環境下漢江中下游地區需水量預測

摘要：在氣候變化和人類活動共同驅動的雙重影響下，開展需水預測研究對優化水資源管理、促進社會經濟可持續發展至關重要。大多數現有研究忽視了需水預測過程中的各種影響因子及其內在聯系。考慮未來氣候變化與人類活動的影響，并以漢江中下游地區為研究對象，采用DBC偏差校正方法和CA-Markov模型分別預測了流域未來的氣候變化和土地利用/覆被變化情景，然后基于2010～2016年第三次水資源調查評價數據，采用系統動力學的方法建立了未來氣候變化與人類活動不同組合情景下的流域未來需水量預測模型。研究結果表明：① 在未來氣候變化與未來土地利用/覆被變化及經濟高速發展情景組合下，預測到2035水平年，漢江中下游地區的河道外需水量將達97.59億m3。② 農業灌溉是氣候變化下最敏感的用水需求部門。未來氣候變化情景（S1）影響下，生活需水量、農業灌溉需水量的預測值與現狀氣候保持情景（S3）相比將分別增加2.38%、5.53%。③ 在綜合發展情景（S6）下，與歷史時期相比，農業灌溉需水有小幅度的減少，生活和工業需水分別有小幅度、較大幅度的增加。建立的系統動力學模型也適用于其他流域的需水量預測，可為變化環境下水資源的供需分析提供科學依據和參考。

關 鍵 詞：需水量預測； 未來氣候變化； 未來土地利用/覆被變化； 系統動力學； 漢江中下游地區

中圖法分類號： TV213.4

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2025.02.014

0 引 言

全球氣候變暖導致大氣邊界層容納水汽的能力增強，大氣中水汽濃度上升不僅改變了水文循環速率和徑流形成過程，還會造成全球許多地區的極端降水強度顯著增加^［1］。歷史觀測數據顯示，近一個世紀以來全球平均地表溫度約升高了0.74±0.18 ℃^［2］。此外，隨著近年來全球經濟和城市化的迅速發展，人類活動對水資源量及其分布的影響愈加顯著^［3］，極大程度上改變了流域水文特征和河道水文形勢，主要體現為：劇烈的人類活動（水利工程的修建或運行、城市化進程、森林砍伐、水土保持等）改變了流域的下墊面條件和水資源在時空尺度上的分配過程，對流域土壤濕度、蒸散發和產匯流過程造成了顯著影響^［4］；各行業（工業、生活、農業等）用水環節加劇了人類對地表水和地下水資源的開采，從而對水資源的合理開發利用造成不利影響^［5-8］。在氣候變化和人類活動雙重驅動因素的影響下，流域的水文循環過程和水資源時空分配格局與歷史時期相比將發生動態改變，開展水資源對未來氣候變化和人類活動的響應研究，探討未來變化環境下水資源的規劃管理有著重要現實意義。

流域需水量的預測涉及多種復雜的因素，是水資源規劃管理的重要基礎。目前主流的需水預測方法分為兩大類：一類是依據綜合用水定額的定額法^［9］；另一類是數學模型法，主要包括時間序列法^［10］、結構分析法^［11］和系統方法^［12］。Alvisi等^［10］提出了一種合成需水量時間序列的空間聚合方法并應用在俄亥俄州的配水系統中；Sebri等^［11］采用元回歸分析方法對城市水資源需求預測的實證文獻進行了調查，發現需水預測的準確性在很大程度上取決于研究特征，包括需求周期、建模方法、預測范圍、模型規格和樣本大小。然而大多數現有研究并沒有從理論上系統地描述流域供需之間的動態反饋關系^［13］，亦忽視了流域用水需求預測過程中未來氣候變化和人類活動變化情景下的各種影響因子及它們之間的內在聯系。

本次研究旨在系統性地探討漢江中下游地區在未來氣候變化與人類活動變化雙重作用下的水資源需求演變。首先對漢江中下游地區未來氣候變化和未來人類活動情景進行預測，構建基于系統動力學的需水量預測模型，通過情景組合分析法預測漢江中下游地區在2035水平年的需水量，并分析流域需水量對未來氣候變化情景與未來人類活動情景的響應機制，揭示不同情景組合下需水量的潛在變化趨勢與規律，以期為未來氣候變化和人類活動影響下的水資源供需分析提供數據支持和決策依據。

1 模型與方法

1.1 未來氣候變化情景預測

由于全球氣候模式（GCMs）的特點為大尺度、低分辨率，其輸出結果與區域尺度的實測信息之間存在偏差，故本次研究采用已在國內外多個流域得到應用的DBC（daily bias correction）偏差校正模型^［14］，對GCMs輸出的歷史和未來時期的日降水和氣溫序列進行日尺度偏差校正。具體的計算方法介紹見參考文獻［15］，此處不再贅述。

為了降低單一氣候模式的不確定性，選擇10個GCMs生成未來情景，表1列出了所選10個GCMs的詳細信息。在本次研究中，選擇代表中排放的代表性濃度路徑RCP4.5進行研究和分析，對應2100年的總輻射約為4.5 W/m2。

1.2 未來土地利用/覆被變化情景預測

本次研究采用的歷史時期的土地利用/覆被（Land Use/Cover，LUC）數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心，分辨率為1 km×1 km。參照自然資源部頒布的有關土地資源遙感調查分類標準，對流域的土地利用類型進行重新分類，分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和裸地6種類型。基于歷史LUC2010和LUC2020情景，采用CA-Markov（Cellular Automaton-Markov）模型對流域未來的土地利用/覆被變化情景進行預測，該模型的詳細介紹及預測的具體步驟可見已有研究^［16］。Kappa系數能從整體上檢驗模擬的圖像結果與觀測的圖像數據的一致性程度，廣泛應用于土地利用變化模擬精度檢驗、遙感影像解譯精度評價等研究^［17］，其計算公式如下：

Kappa=（P0-Pc）/（1-Pc）

（1）

式中：P0為正確模擬的柵格比例；Pc為隨機情況下正確模擬的柵格比例；1代表理想狀況下正確模擬的柵格比例。當Kappa≤0.4時，表明兩個圖像的相似程度較低，差異明顯；當0.4lt;Kappalt;0.75時，表明兩個圖像的相似程度一般；當Kappa≥0.75時，表明兩個圖像具有顯著的一致性，模擬效果好。

1.3 水資源-社會-生態耦合SD模型

系統動力學（system dynamic，SD）方法最早出現于1956年，是以計算機仿真為框架，分析復雜系統內在動力學特性的有效手段^［18］。SD是在對問題內在機理進行研究的基礎上再對其建模，并逐漸探索產生變化模式的因果關系。SD擅長處理具有高度非線性、高階次、多變量、多重反饋等特征的問題^［19］，在復雜的非線性系統研究中具有無可取代的作用。當前，該方法在工業、農業、生態、環境等諸多領域得到了廣泛應用^［20-21］，其在水利系統中的應用也更加凸顯出優越性^［22-23］。SD方法可以同時考慮氣候變化與人類活動對流域需水量預測的影響，通過模擬，可以獲得區域水資源的供需狀況，有助于準確合理地刻畫水資源供需關系中諸多因素的復雜關系，為需水量預測與水資源可持續利用提供強有力的研究工具。

通過對漢江中下游的流域用水需求進行分析，本次研究將需水量預測的系統動力學模型劃分成人口、工業和農業3個子系統，建立各個變量之間的系統動力學流圖，如圖1所示。圖中箭頭代表了系統內的信息鏈，以便展示各個變量之間的邏輯結構關系。

（1） 人口方程。Malthusian方程和Logistic方程是模擬人口自然增長狀態的兩種常用的數學模型。但環保意識的抑制作用和生活水平的促進作用均會影響人口的增長，江慧寧等^［24］結合兩種方程的特點并在此基礎上進行了修正，本次研究采用此式來計算人口的動態變化：

dPdt=rP1-PPmax［n（E）+n（L）］

（2）

式中：r是漢江中下游地區的人口自然增長速度；P是流域內的人口數量；Pmax為流域內資源所能容納的最大人口數；n（E）為環保意識的抑制作用；n（L）為生活水平的促進作用，分別按下列方程計算：

n（E）=μE（e^-0.0015E-1）

（3）

n（L）=μL（1-e^-L）

（4）

式中：E、L為分別為環保意識、生活水平的無量綱參數；μE為環保意識的校正因子；μL為生活水平的校正因子。

（2） 生活需水方程。從需水量預測的SD模型因果關系圖可知：一個地區生活需水量的計算取決于當地的人口、水價、人均收入等。參照前人的研究^［25-28］，本次研究中生活需水量的計算公式如下：

Wili（t）=Wili（t-Δt）+{φili（t）Pili（t）^ηpf（WSI）}dt

（5）

式中：Wili（t）是t時刻第i個區域的生活需水量；Δt為時間步長；Pili（t）為t時刻第i個區域的生活水價；ηp為生活水價的彈性系數；WSI為缺水指數；f（WSI）為缺水指數的函數；其中，φili（t）采用式（6）計算：

φili（t）=φpop（t）+ηgdp（t）φgdp（t）

（6）

式中：φpop（t）為t時刻的人口增長率；ηgdp（t）為t時刻生活需水量的收入彈性系數；φgdp（t）為t時刻的人均收入增長率。

f（WSI）采用式（7）計算：

f（WSI）=1， WSI（t）=0

WSI（t）ηWSI， else

（7）

式中：ηWSI為缺水指數的彈性系數。WSI（t）為t時刻的缺水指數，采用式（8）計算：

WSI（t）=0，WS（t）≤0WS（t）TWD（t）=TWD（t）-TWS（t）TWD（t），WS（t）gt;0

（8）

式中：TWD（t）為t時刻的總需水量；TWS（t）為t時刻的總供水量，WS（t）為t時刻的總缺水量。

（3） 工業需水方程。從需水量預測的SD模型因果關系圖可以得出：工業需水量的計算與人均收入、國民生產總值、工業用水技術，以及工業水價等因素有關。參照Cai等^［25］和Rosegrant等^［26］的研究，工業需水量的計算公式如下：

WiIN（t）=GDPi（t）DIiIN（t）［PiIN（t）^ηIN］

（9）

式中：WiIN（t）為t時刻第i個區域的工業需水量；PiIN（t）為t時刻第i個區域的工業水價；ηIN為工業水價彈性系數；DIiIN（t）為t時刻第i個區域的工業需水強度，采用下式計算：

DIiIN（t）=α+βiIN（t）GDPper（t）+γ（t）T（t）

（10）

式中：α為截距，在模型中為固定值；βiIN（t）為收入系數，反映的是工業需水強度隨人均GDP（GDPper（t））的變化；γ（t）為工業用水技術隨著科技進步發生的變化；T為時間變量；其中幾個系數的取值如下：

αgt;0

βiIN（t）=DIIN（t）GDPper（t）lt;0

γ（t）=DIIN（t）T（t）lt;0

（11）

（4） 灌溉需水量方程。本文采用的灌溉需水量方程如下：

WiAG（t）=W^i′AG（t）/δi

（12）

式中：WiAG（t） 為第i子區在t時刻的農業凈灌溉需水量；δi 為第i子區的灌溉水有效利用系數；W^i′AG（t）為第i子區在t時刻的農業毛灌溉需水量，采用下式進行計算：

W^i′AG（t）=mk=1Ak（t）{g［CCik，gETik，g（t）-

ERik，g（t）］}（1+SL）

（13）

式中：Ak（t）為t時刻的農作物面積；k表示農作物的第k種類，共m種；g表示農作物在生長階段的指數；CCik，g表示第i子區第k種農作物的作物系數（不同發育期中需水量與可能蒸散量的比值）；ETik，g（t）、ERik，g（t）分別為第i子區第k種農作物在t時刻的蒸散發和有效降水量；SL為鹽分浸出因素，通常為灌溉需水量的10%～15%。

參考作物蒸散發量ET主要反映氣象因素（氣溫、濕度、日照時數、風速等）對作物需水量的影響，采用聯合國糧農組織（FAO）推薦的Penman-Monteith方程^［29］計算，公式如下：

ET=0.408Δ（Rn-G）+γ900T+273u2（ea-ed）Δ+γ（1+0.34u2）

（14）

式中：Rn為作物表面凈輻射量，MJ/（m2·d）；G為土壤熱通量，MJ/（m2·d）；γ為干濕表常數，kPa/℃；T為日平均氣溫，℃；u2為地面以上2 m高處的風速，m/s；ea為飽和水汽壓，kPa；ed為實際水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓-溫度曲線的斜率，kPa/℃。

1.4 模型驗證

模型校準周期是2010～2016年，時間步長為1 a，通過校準使得模擬需水量與實際需水量貼近。采用相對誤差（RE）、均方根誤差（RMSE）、相關系數（R）3個指標來評估需水模擬結果與實測用水數據之間的差異性。

RE=Nt=1（WDtsim-WDtobv）/Nt=1WDtobv

（15）

RMSE=Nt=1（WDtsim-WDtobv）2/N

（16）

R=Nt=1（WDtobv-WDobv）（WDtsim-WDsim）Nt=1（WDtobv-WDobv）2Nt=1（WDtsim-WDsim）2

（17）

式中：WDtobv，WDtsim分別為第t年的歷史實測需水結果和模擬需水結果；N為模擬的總年份；WDobv，WDsim分別為歷史實測需水結果和模擬需水結果的均值。

2 研究區域與數據

2.1 研究區域

漢江是長江中游最大的支流，擁有約15.9萬km2的流域面積。流域內地形和地域差異性顯著，各土地利用類型以林地、耕地和草地為主，建設用地次之，再次是水域和裸地。漢江流域處于東亞副熱帶季風區，冬季受歐亞大陸冷高壓影響，夏季受西太平洋副熱帶高壓影響，其氣候季節性變化顯著。流域內多年平均氣溫為12～16 ℃，年降水量變化范圍在800～1 300 mm之間，總體呈從東南、西南到西北遞減的趨勢。流域內徑流深變化在300～900 mm之間，徑流年內分配不均，主要集中在5～10月。漢江分為上、中、下3段，丹江口以下為中下游，漢江中下游地區供水主要以地表水供水為主，多年平均地表水供水量占比達97%以上，地下水供水比例較小。用水量結構中，農田灌溉用水量和工業用水量所占比重最大，其次是生活用水和生態環境用水。

2.2 情景設計

由于未來降水、氣溫等氣候因子的變化會導致生活用水定額以及農作物蒸發量的改變，進而影響生活需水和農業灌溉需水；未來耕地、林地、草地等土地利用類型的變化會影響農業灌溉面積以及畜牧業的需水；未來經濟的發展會影響工業用水強度、工業用水技術等的變化。因此，本節共設計了三大類共6種情景分別進行需水量的預測，三大類情景分別為：未來氣候變化情景；未來人類活動情景，包括未來土地利用/覆被變化情景和未來經濟高速發展情景；未來氣候變化與人類活動綜合情景，該情景為未來氣候變化與各種人類活動情景的組合。各種情景的具體描述如表2所列。

2.3 數據來源

模型采用的水資源資料來自漢江中下游各市的《水資源公報》，人口、經濟等數據來自《湖北省統計年鑒》；農作物系數參考前人的研究^{［28，30］}而確定；各年份、各水資源三級市的實際用水數據來自長江水利委員會水文局第三次全國水資源調查評價結果；歷史時期氣象數據來自中國氣象數據網，未來時期（2021～2060年）的氣象數據為通過DBC偏差校正方法得到的10種GCMs平均值；未來的土地利用/覆被變化情景采用CA-Markov模型預測得到的LUC2030情景（預測的各土地利用類型面積占比見表3），用于2035水平年的計算。假設未來經濟高速發展情景下，流域在2035水平年的經濟增速與歷史時期相比將達到15%的預期水平，其他參數與歷史時期保持一致。

3 結果及討論

3.1 需水模擬結果與分析

歷史時期需水模擬效果的評價指標值如表4所列。由表可知，在幾個用水部門中，生活需水模擬的效果最好（RMSE僅0.805億m3，相關系數達0.998），其次是工業需水（RMSE為1.684億m3，相關系數達0.985），農業灌溉需水的擬合效果最差（RMSE為3.898億m3，相關系數僅為0.449），這與前人的模擬結果相似，主要是因為在實際的農業生產中過量灌溉的現象十分常見，而模型無法準確地模擬^［27］。但總的來看，幾個評價指標的值均處于可接受水平，說明SD模型模擬需水結果具有合理性和可行性。

3.1.1 生活需水量模擬結果

由SD模型的因果關系圖可知，生活需水量的計算取決于當地的人口、水價、人均收入等，而人口的預測又與人口自然增長率、環保意識以及生活水平相關。圖2首先展示了漢江流域人口及環保意識預測結果。由圖2（a）可知，漢江流域2000～2020年的人口模擬值與實測值雖然不完全重合，但各年份的相對誤差均在4%以內。由于受到環保意識的抑制作用，加之前期的生育政策和現在的經濟社會發展原因，預測的未來人口并不呈持續增長的趨勢，達到峰值后緩慢下降，這與世界衛生組織中國人口的預測結果相符合。從圖2（b）可以看出：環保意識在2015年之前增長速度較大，而后逐漸變緩。這是由于環保意識變化受到很多因素的影響，包括人均用水量、人均排污量、科技水平等。2011年之前，流域水資源的開發利用相對比較粗放，人均用水量和污染物排放量較高。因此，環境意識行為的變化導致了環保意識的快速增長。2011年《中央一號文件》提出實施水資源管理制度的“三條紅線”后，流域內的人均水資源利用效率逐漸提升，造成了人均用水量的減少，進而使得排污量也呈現降低的趨勢。

圖3展示了漢江中下游9個市的總生活需水量模擬結果，與實測值相比，各年的生活需水量誤差均不大，從2010～2016年，生活需水量模擬的相對誤差分別為：0.23%，0.29%，0.52%，3.74%，6.11%，9.81%和13.36%。這是由于生活需水量的預測與人口密切相關，而人口的模擬值與實測值相比偏大，因此導致生活需水量的模擬值與實測值相比也較大。隨著年份的推移，無論是生活需水量實測值還是模擬值，都呈現逐漸增加的趨勢。

3.1.2 工業需水量模擬結果

漢江中下游9個市的工業需水量模擬值與實測值的比較結果如圖4所示，由圖可以看出，各個市的工業需水量模擬值均與實測用水量值非常接近，擬合效果較好。其中武漢市、襄陽市、十堰市的相對誤差大多數在5%以內。從年份來看，2012年擬合的相對誤差較大。總的來看，工業需水量的擬合效果較好，可以用作下一步對不同情景的預測與分析。

3.1.3 農業灌溉需水量模擬結果

漢江中下游各市的農業灌溉需水量模擬值與實測值的比較結果如圖5所示，由圖可以看出，武漢市、荊門市、天門市、神農架市的農業需水量模擬值均與實測用水量值相對接近，而孝感市、仙桃市、潛江市的農業需水量模擬值與實測用水量值的誤差略大。以武漢市為例，2010～2016年間農業需水量模擬的相對誤差分別為0.97%，9.67%，2.10%，-15.10%，-19.18%，-21.92%，4.55%。幾個誤差較大年份的模擬需水量均小于實際灌溉需水量，這是由于在實際的農業活動中，農民為了農作物的豐收可能存在過量灌溉的情況，而模型無法精準衡量。總的來看，雖然農業灌溉需水量的模擬效果比生活需水和工業需水量差，但仍然處于可接受水平，可以用來進行未來不同情景下的農業需水預測。

3.1.4 河道外需水量模擬結果

表5展示了漢江中下游歷史時期各用水部門需水量的匯總結果，由表可知，SD模型模擬的漢江中下游地區2016年河道外需水量為88.22億m3，其中農業灌溉需水量、工業需水量和生活需水量分別為46.26億，28.17億，13.79億m3。2010～2016年間河道外總需水量模擬值與實測值的相對誤差分別為：-1.42%，-2.49%，8.49%，-0.78%，0.51%，0.22%和3.13%，表明除2012年以外（該年份農業灌溉需水量模擬值與實測值差異大），其余年份模擬值均表現良好；從各用水部門來看，農業灌溉用水量最大，工業用水量次之，生活用水量最小。從不同年份來看：① 隨著時間的推進，生活需水表現為增長的趨勢，這是因為2010～2016年間，居民的生活水平持續提升，從而使得生活用水需求增大；② 2010～2016年間農業用水量有降低的趨勢，這是由于隨著灌溉技術的不斷進步，灌溉效率不斷提升，并且伴隨著國家推進各項節水措施，農業灌溉用水的需求也在逐漸降低；③ 社會經濟的快速發展推進了工業技術的革新，使得工業生產用水需求整體上呈現降低的趨勢。

3.2 未來不同情景下河道外需水量預測結果

基于表2設計的情景和歷史時期SD模型獲得的參數來預測未來需水量，表6展示了各情景下漢江中下游在2035水平年生活、工業、農業需水量及河道外總需水量的預測結果。僅未來LUC變化情景下（S2），漢江中下游地區在2035水平年的河道外需水量預測值與2016年實際用水量相比增加0.82%，這是由于未來土地利用類型與現狀相比變化甚微（表3）。經濟高速發展情景（S3）下漢江中下游的工業需水量增加迅速，導致河道外需水量是所有情景中最大的。如果經濟高速發展繼續成為首要任務（情景S3），那么到2035水平年，漢江中下游河道外需水量將為98.13億m3；若同時考慮未來氣候變化、土地利用/覆被變化（情景S4），漢江中下游河道外需水量在2035水平年將達到90.24億m3。若同時考慮未來氣候變化、土地利用/覆被變化、經濟高速發展（情景S6），那么到2035水平年，漢江中下游河道外需水量將達到97.59億m3。

與2016年的河道外實測用水數據相比，S1～S6情景下，2035年漢江中下游河道外總需水量將分別增加9.81%，0.82%，14.71%，5.49%，8.38%，14.08%。但不同情景下的需水量變化原因具有差異性。未來氣候變化情景下，由于氣溫的升高導致農田灌溉用水量上升，從而使河道外總需水量增加。通常，當地天氣的變化，特別是溫度和降水模式，會影響土壤水分平衡，從而影響灌溉需求。Shahid的研究^［31］表明，溫度升高導致的蒸散量增加和土壤水分減少，將增加灌溉用水需求，并導致用水戶之間的競爭加劇。因此，農業灌溉用水需求是氣候變化下最敏感的用水需求部門。Zhou等^［32］的研究表明，在中國較溫暖的地區灌溉的需水量較高，估計溫度每升高1%，灌溉用水量就會增加0.2%。另一方面，1%的降雨量變化對灌溉沒有顯著影響。以2035水平年為例，與未來僅人類活動變化情景（S2和S3情景）相比，氣候變化情景下（S1）生活需水量僅高出2.38%，這與未來時期（2021～2050年）預測的溫度和降水與歷史時期相比（1966～2016年）將分別增加3.96%和8.87%有關。同時，本文的研究結果與以往的研究結果相似：1%的溫度上升將使生活用水量增加0.23%，1%的降水增加將使生活需求量減少0.1%^［32］。未來土地利用/覆被的變化會導致灌溉面積發生變化，如與LUC2010相比，LUC2030的耕地和草地類型占比將分別減少2.84%，4.69%。因此S2情景下預測的農業灌溉需水量在所有情景中最小。

由于未來氣候變化和人類活動的影響同時存在，因此選取考慮未來氣候變化、土地利用/覆被變化、經濟高速發展的綜合發展情景S6作為最終考慮的情景。圖6展示了S6情景下2035水平年下漢江中下游地區河道外毛需水量的組成，預測在2035水平年，生活、工業生產、農業灌溉所占河道外毛需水的比例分別為12.88%，42.62%和44.50%。從河道外毛需水量的組成來看，農業灌溉和工業生產需水占有主導地位，生活需水所占的比例最小。這是因為漢江流域中下游地區地形平坦，土地肥沃，自古以來就是湖北省的糧食、棉花、食用油的主產區，在湖北省乃至中國的農業生產中起著舉足輕重的作用，所以對農業的用水需求也很大。

4 結 論

本次研究采用系統動力學模型，考慮了漢江中下游地區的水文、氣候、社會經濟和技術因素及它們之間的相互作用，分析了水資源-社會-生態耦合系統的演化規律，對2010～2016年漢江中下游地區內各市的用水量進行了模擬，并通過設定不同的情景，預測了未來氣候變化和人類活動雙重影響下的各行業的水資源需求量，主要結論如下：

（1） 系統動力學模型模擬結果顯示，漢江中下游地區生活、工業需水量的模擬效果較好，農業模擬效果的評價指標值也處于可接受水平，說明SD模型模擬的需水結果具有合理性和可行性。

（2） 不同情景下的需水預測結果表明，未來氣候變化可能對漢江中下游的水資源需求量產生較大影響，農業灌溉是氣候變化下最敏感的用水需求部門，工業需水不受氣候變化的影響。

（3） 由于未來氣候變化和人類活動的影響同時存在，因此選取S6綜合發展情景作為最終考慮情景。在該情景下，預測到2035水平年，漢江中下游地區的河道外需水量將達到97.59億m3。

（4） 在S6綜合發展情景下，與歷史時期相比，農業灌溉需水有小幅度的減少，生活和工業需水分別有小幅度、較大幅度的增加。

本文綜合考慮了未來時期各種水文氣候和社會經濟條件變化對需水量的影響，建立的系統動力學模型可適用于其他流域，模擬結果及分析可為水資源管理者和城市政策制定者提供參考和依據。本文提出的未來氣候和土地利用/覆被變化對流域需水量影響的評估框架，包括氣候模式、降尺度方法、土地利用模擬和需水預測模型，采用10種氣候模式和日尺度偏差校正方法來減少未來氣象數據模擬結果的不確定性，但由于數據集不足以校準和驗證所有必需的參數，模型之間相互作用的不確定性估計非常復雜，有待進一步深入研究。

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（編輯：郭甜甜）

Prediction of water demand in middle and lower reaches of Hanjiang River Basin under future changing environments

TIAN Jing¹，PAN Zhengke¹，GUO Shenglian²，LI Shufei¹，LIU Baoku¹

（1.Changjiang Survey，Planning，Design and Research Co.Ltd.，Wuhan 430014，China； 2.State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

Abstract： Under the dual influence of climate change and human activities，research on water demand prediction is critical for optimizing water resource management and promoting sustainable socio-economic development.Most of the existing studies have overlooked various influencing factors and their complex interactions in the process of water demand prediction.This study addresses these gaps by incorporating the impacts of future climate change and human activities，with a focus on the middle and lower reaches of the Hanjiang River Basin as the case study.The DBC method and CA-Markov model were employed to predict future climate change and land use/cover change scenarios，respectively.Subsequently，based on the evaluation data of the third water resources survey from 2010 to 2016，the system dynamics model was applied to predict future water demand under various combinations of future climate change and human activity scenarios.Results revealed that：① Under the combined scenario of future climate change，land use/cover change，and rapid economic development，the off-channel water demand in the middle and lower reaches of the Hanjiang River Basin is projected to reach 9.759 billion m3 by the 2035 target year.② Agricultural irrigation is the most sensitive water demand sector under climate change.Under projected future climate scenario （S1），domestic water demand and agricultural water demand are expected to increase by 2.38% and 5.53%，respectively，compared to the baseline climate scenario （S3）.③ Under comprehensive development scenario（S6），agricultural water demand is predicted to decrease slightly，while domestic water demand and industrial water demand are expected to increase moderately and significantly，respectively.The system dynamics model established in this study is applicable to water demand projections in other basins and can provide scientific basis for analyzing water supply and demand in changing environments.

Key words： water demand prediction； future climate change； future land use/cover change； system dynamic model； middle and lower reaches of Hanjiang River Basin